CEP - Controle Estatístico de
        Processos

  Igor Rafael de Assis Costa
Sumário
Introdução ao Controle Estatístico de
Processos(CEP)
Gráficos de Controle
CEP no CMMI Dev 1.2
Implementação e Dificuldades de Aplicação
Motivação




"Se um produto deve corresponder às
exigências do cliente, deve, em geral, ser
produzido por um processo que seja estável
ou replicável." Douglas C. Montgomery
Causas da variação da qualidade
Causas aleatórias (comuns)
  Parte inerente ao processo
  Interação normal entre os componentes do
  processo
  Ruídos
Causas atribuíveis (especiais)
  Eventos que não fazem parte do processo
  Mudanças repentinas ou anormais em um ou
  mais componentes do processo
  Podem ser prevenidas
Controle Estatístico de Processos



O que é o CEP?
  Coleção de ferramentas de resolução de
  problemas útil na obtenção da estabilidade do
  processo e na melhoria da capacidade através
  da redução da variabilidade.
CEP

Objetivos
  Detectar ocorrência de causas atribuíveis das
  mudanças do processo.
Vantagens
  Pode ser aplicado à qualquer processo
  Constrói um ambiente onde todos desejam a
  melhoria contínua da qualidade
  Permite que ações corretivas possam ser
  tomadas mais cedo no processo de produção.
Processo sob controle estatístico

Apenas causas comuns como fontes de
variabilidade.
Processo fora de controle

Causas atribuíveis alteram a média e a
distribuição dos valores medidos
CEP

7 principais ferramentas
  Apresentação em Histogramas
  Folha de controle
  Gráfico de Pareto
  Diagrama de causa-e-efeito
  Diagrama de concentração de defeito
  Diagrama de dispersão
  Gráfico de controle
Gráficos de Controle

Apresentação gráfica de uma característica
da qualidade medida ou calculada à partir de
uma amostra
Consiste na plotagem de três linhas e os
pontos que representam amostras
(subgrupos racionais), de medições
periódicas de alguma característica
importante de um processo ou número de
defeitos
Por quê usar Gráficos de Controle?


Técnica comprovada para melhoria da
produtividade
Eficazes na prevenção de defeitos
Evitam ajuste desnecessário do processo
Fornecem informação de diagnóstico
Fornecem informação sobre a capacidade do
processo
Gráficos de Controle
Classificação dos gráficos de controle

Gráfico de controle para variáveis
  Característica da qualidade expressa como
  número em alguma escala contínua de medida.
  Ex: tempo gasto, esforço realizado, utilização
  de memória/CPU, custo de retrabalho
Gráfico de controle para atributos
  Unidades avaliadas podem ser classificadas
  como conforme ou não conforme
  Número de não conformidades por unidade
  avaliada
  Ex: número de defeitos, número de linhas de
  código por módulo
Tipos de Gráfico de Controle

Variáveis             Atributos
  X-bar e R             XmR
  X-bar e S             u
  XmR                   c
                        Z
Análise de padrões
Análise de padrões
Fonte: N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control
for Software: a Systematic Approach
Análise de padrões
Fonte: N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control
for Software: a Systematic Approach
Planejamento do Gráfico de Controle

Considerações estatísticas sobre o
problema realçam a habilidade do gráfico
em detectar padrões
   Tamanho da amostra
   Limites de controle
   Frequência de amostragem
Prever custo da amostragem, atrasos por não
conformidade, investigações de sinais fora
de controle
Plano de Ação para Fora-de-Controle

Fluxograma ou descrição textual da
sequência de atividades para sinais fora de
controle encontrados.
Pontos de vistoria
   Potenciais causas atribuíveis
Finalizadores
   Ações empreendidas para resolver a
   condição fora de controle
Mudanças em um processo

Possíveis mudanças a serem realizadas em
um processo
  Variabilidade
     Estabilidade do processo
  Média
     Requisitos do cliente
Exemplos de aplicações


K. U. Sargut, O. Demirors - Utilization of
statistical process control (SPC) in emergent
software organizations: pitfalls and
suggestions
  Densidade de defeitos
  Porcentagem de retrabalho
  Desempenho de inspeções
CEP e CMMI – Capability Level 4


“A quantitatively managed process is a
defined process that is controlled using
statistical and other quantitative techniques.
Quantitative objectives for quality and
process performance are established and
used as criteria in managing the process.
Quality and process performance is
understood in statistical terms and is
managed throughout the life of the process.”
CEP e CMMI – Capability Level 4


“GP 4.2 Stabilize Sub process Performance:
1.Statistically manage the performance of one or
more sub processes that are critical contributors
to the overall performance of the process.
2.Predict the ability of the process to achieve its
established quantitative objectives considering
the performance of the statistically managed sub
processes. (…)”
CEP e CMMI – Maturity Level 4

“For selected sub processes, detailed measures
of process performance are collected and
statistically analyzed. Quality and process
performance measures are incorporated into the
organization’s measurement repository to
support fact-based decision making [McGarry
2000]. Special causes of process variation are
identified and, where appropriate, the sources of
special causes are corrected to prevent future
occurrences.”
CEP e CMMI – Capability Level 5




“Reaching capability level 5 for a process area
assumes that you have stabilized the selected
sub processes and that you want to reduce the
common causes of variation within that process.
CEP e CMMI – Maturity Level 5




“At maturity level 5, an organization continually
improves its processes based on a quantitative
understanding of the common causes of
variation inherent in processes.”
Implementação do CEP

Elementos de um Programa de CEP bem
  sucedido:
 Compromisso e envolvimento da Gerência
 Abordagem de equipe
 Treinamento dos colaboradores em todos os
 níveis
 Ênfase na redução da variabilidade
 Avaliação do sucesso em termos quantitativos
 Um mecanismo para comunicar os resultados de
 sucesso por toda a empresa
Dificuldades de aplicação do CEP


Características dos processos de
desenvolvimento de software
  Intensivos em mão de obra criativa
  Envolvem múltiplas causas
  Difícil obter um conjunto grande de dados
  homogêneos

Fonte: Mutsumi Komuro - Experiences of Applying SPC
  Techniques to Software Development Processes
Dúvidas???
Obrigado!

Controle estatístico de processos

  • 2.
    CEP - ControleEstatístico de Processos Igor Rafael de Assis Costa
  • 3.
    Sumário Introdução ao ControleEstatístico de Processos(CEP) Gráficos de Controle CEP no CMMI Dev 1.2 Implementação e Dificuldades de Aplicação
  • 4.
    Motivação "Se um produtodeve corresponder às exigências do cliente, deve, em geral, ser produzido por um processo que seja estável ou replicável." Douglas C. Montgomery
  • 5.
    Causas da variaçãoda qualidade Causas aleatórias (comuns) Parte inerente ao processo Interação normal entre os componentes do processo Ruídos Causas atribuíveis (especiais) Eventos que não fazem parte do processo Mudanças repentinas ou anormais em um ou mais componentes do processo Podem ser prevenidas
  • 6.
    Controle Estatístico deProcessos O que é o CEP? Coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade através da redução da variabilidade.
  • 7.
    CEP Objetivos Detectarocorrência de causas atribuíveis das mudanças do processo. Vantagens Pode ser aplicado à qualquer processo Constrói um ambiente onde todos desejam a melhoria contínua da qualidade Permite que ações corretivas possam ser tomadas mais cedo no processo de produção.
  • 8.
    Processo sob controleestatístico Apenas causas comuns como fontes de variabilidade.
  • 9.
    Processo fora decontrole Causas atribuíveis alteram a média e a distribuição dos valores medidos
  • 10.
    CEP 7 principais ferramentas Apresentação em Histogramas Folha de controle Gráfico de Pareto Diagrama de causa-e-efeito Diagrama de concentração de defeito Diagrama de dispersão Gráfico de controle
  • 11.
    Gráficos de Controle Apresentaçãográfica de uma característica da qualidade medida ou calculada à partir de uma amostra Consiste na plotagem de três linhas e os pontos que representam amostras (subgrupos racionais), de medições periódicas de alguma característica importante de um processo ou número de defeitos
  • 12.
    Por quê usarGráficos de Controle? Técnica comprovada para melhoria da produtividade Eficazes na prevenção de defeitos Evitam ajuste desnecessário do processo Fornecem informação de diagnóstico Fornecem informação sobre a capacidade do processo
  • 13.
  • 14.
    Classificação dos gráficosde controle Gráfico de controle para variáveis Característica da qualidade expressa como número em alguma escala contínua de medida. Ex: tempo gasto, esforço realizado, utilização de memória/CPU, custo de retrabalho Gráfico de controle para atributos Unidades avaliadas podem ser classificadas como conforme ou não conforme Número de não conformidades por unidade avaliada Ex: número de defeitos, número de linhas de código por módulo
  • 15.
    Tipos de Gráficode Controle Variáveis Atributos X-bar e R XmR X-bar e S u XmR c Z
  • 16.
  • 17.
    Análise de padrões Fonte:N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control for Software: a Systematic Approach
  • 18.
    Análise de padrões Fonte:N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control for Software: a Systematic Approach
  • 19.
    Planejamento do Gráficode Controle Considerações estatísticas sobre o problema realçam a habilidade do gráfico em detectar padrões Tamanho da amostra Limites de controle Frequência de amostragem Prever custo da amostragem, atrasos por não conformidade, investigações de sinais fora de controle
  • 20.
    Plano de Açãopara Fora-de-Controle Fluxograma ou descrição textual da sequência de atividades para sinais fora de controle encontrados. Pontos de vistoria Potenciais causas atribuíveis Finalizadores Ações empreendidas para resolver a condição fora de controle
  • 21.
    Mudanças em umprocesso Possíveis mudanças a serem realizadas em um processo Variabilidade Estabilidade do processo Média Requisitos do cliente
  • 22.
    Exemplos de aplicações K.U. Sargut, O. Demirors - Utilization of statistical process control (SPC) in emergent software organizations: pitfalls and suggestions Densidade de defeitos Porcentagem de retrabalho Desempenho de inspeções
  • 23.
    CEP e CMMI– Capability Level 4 “A quantitatively managed process is a defined process that is controlled using statistical and other quantitative techniques. Quantitative objectives for quality and process performance are established and used as criteria in managing the process. Quality and process performance is understood in statistical terms and is managed throughout the life of the process.”
  • 24.
    CEP e CMMI– Capability Level 4 “GP 4.2 Stabilize Sub process Performance: 1.Statistically manage the performance of one or more sub processes that are critical contributors to the overall performance of the process. 2.Predict the ability of the process to achieve its established quantitative objectives considering the performance of the statistically managed sub processes. (…)”
  • 25.
    CEP e CMMI– Maturity Level 4 “For selected sub processes, detailed measures of process performance are collected and statistically analyzed. Quality and process performance measures are incorporated into the organization’s measurement repository to support fact-based decision making [McGarry 2000]. Special causes of process variation are identified and, where appropriate, the sources of special causes are corrected to prevent future occurrences.”
  • 26.
    CEP e CMMI– Capability Level 5 “Reaching capability level 5 for a process area assumes that you have stabilized the selected sub processes and that you want to reduce the common causes of variation within that process.
  • 27.
    CEP e CMMI– Maturity Level 5 “At maturity level 5, an organization continually improves its processes based on a quantitative understanding of the common causes of variation inherent in processes.”
  • 28.
    Implementação do CEP Elementosde um Programa de CEP bem sucedido: Compromisso e envolvimento da Gerência Abordagem de equipe Treinamento dos colaboradores em todos os níveis Ênfase na redução da variabilidade Avaliação do sucesso em termos quantitativos Um mecanismo para comunicar os resultados de sucesso por toda a empresa
  • 29.
    Dificuldades de aplicaçãodo CEP Características dos processos de desenvolvimento de software Intensivos em mão de obra criativa Envolvem múltiplas causas Difícil obter um conjunto grande de dados homogêneos Fonte: Mutsumi Komuro - Experiences of Applying SPC Techniques to Software Development Processes
  • 30.
  • 31.